[논문]4륜 조향 차량의 주행성능 개선을 위한 제어기 설계에 관한 연구

손주한; 최성욱; 이영진; 이진우; 이권순

4륜 조향 차량의 주행성능 개선을 위한 제어기 설계에 관한 연구
A Study on Controller Design to Improve the Driving Performance of the Four Wheel Steering Vehicle 원문보기

손주한 (동아대학교 전기공학과) , 최성욱 (동아대학교 전기공학과) , 이영진 (동아대학교 전기공학과) , 이진우 (동아대학교 전기공학과) , 이권순 (동아대학교 전기.전자.컴퓨터 공학부)

In the vehicle steering system, we can consider two methods to steer the vehicle. One is a front wheel steering(FWS), the other is a four wheel steering(4WS). The four wheel steering method has been recently introduced to improve the steering performance. In this paper, we present a design of the four wheel steering controller. First, we constructed the neural network two degree of freedom PID controller to control the 4WS system. Then we compared the performance of conventional PID controller with our proposed controller in terms of yaw rate and side slip velocity. The computer simulation results show that 4WS system controlled by the proposed controller has well driving performances than the other.

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문제 정의

본 논문에서는 4륜 조향 시스템을 제어하기 위한 제어기로 기존의 PID제어기와 같이 단순하고 외란 제거와 설정치 추종 성능이 뛰어난 특징을 가지고 있는 TDOF PID 제어기로 하였다. 제어기의 파라미터 동조는 신경회로망 자기 동조기를 구성하여 동조하였다.
본 논문에서는 제안한 신경회로망 2자유도 PID 제어기의 성능을 평가하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였다. 표 2는 시뮬레이션에 사용한 4륜 조향 차량 시스템에 대한 사양을 나타내며, 차량의 속도는 20〔m/s〕 로 일정하게 하였고, 중량은 1095〔kg〕로 하였다.

제안 방법

8로 설정하였다. 각 층에 대한 연결강도의 초기값은 모두 0.1 로 하였고, 은닉층과 출력층에 대한 활성화 함수는 양극성 시그모이드 함수와 항등 함수를 각각 적용하였다.
후륜 조향각을 제어하기 위한 제어기로, 신경회로망 2자유도 PID(Neural network two degree of freedom PID : NNTDOFPID) 제어기를 이용하여 실시간 제어를 구현하였다. 또한, 4륜 조향의 성능을 분석하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 측면변위 (Lateral displacement), 즉면미끄러짐속도 그리고 요 속도 등의 주행성능을 분석하였다.
표 2는 시뮬레이션에 사용한 4륜 조향 차량 시스템에 대한 사양을 나타내며, 차량의 속도는 20〔m/s〕 로 일정하게 하였고, 중량은 1095〔kg〕로 하였다. 또한, 주행방향에서 l〔m〕의 측면 변위를 주어 차선 변경을 실시하였다. 또한, 본 논문에서 이용한 비례식 4륜 조향에서 차량 시스템의 속도가 7.
본 논문에서는 4륜 조향 차량시스템을 제어하기 위하여 2자유도 PID 제어기를 구성하였으며, 제어기의 파라미터는 신경회로망 자기 동조기를 이용하여 자기 동조하였다. 조향성능을 비교분석하기 차선변경을 실시하여 PID제어기와 측면변위, 측면미끄러짐속도, 조향각 제어입력 그리고 요속도의 응답 특성을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 전륜 조향각에 대해 후륜 조향각을 비례적으로 조향하는 비례식 4륜 조향 로직을 이용하였다. 그리고 전 .
여기서, 4륜 조향 차량의 조향각을 제어하기 위해서는 전륜과 후륜 사이의 조향로직이 필요한데, 본 논문에서는 전륜 조향각에 대해 후륜 조향각을 비례적으로 조향하는 비례식 4륜 조향로직을 이용하였다.
그림 4는 신경회로망 자기동조기의 구조를 나타내고 있다. 여기서, 산경회로망 학습을 위하여 모멘텀 오차 역전파 학습 알고리즘을 이용하였으며, 입력층 벡터는 오차, 오차의 변화분 및 목표치로 하였다. 그리고, 출력은 2자유도 PID의 파라미터인 kp, ki.
제어기로 하였다. 제어기의 파라미터 동조는 신경회로망 자기 동조기를 구성하여 동조하였다. 그림 3은 신경회로망 2자유도 PID 제어기에 의하여 구동되는 조향 제어시스템의 블록다이어그램을 나타내고 있다.
조향성능을 비교분석하기 차선변경을 실시하여 PID제어기와 측면변위, 측면미끄러짐속도, 조향각 제어입력 그리고 요속도의 응답 특성을 비교 분석하였다. 그 결과 4륜 조향일 경우 측면 미끄러짐 속도와 요속도를각각30〔%〕 이상 줄임으로써 차량의 주행성능을 개선할 수 있었다.
그리고 전 . 후륜 조향각을 제어하기 위한 제어기로, 신경회로망 2자유도 PID(Neural network two degree of freedom PID : NNTDOFPID) 제어기를 이용하여 실시간 제어를 구현하였다. 또한, 4륜 조향의 성능을 분석하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 측면변위 (Lateral displacement), 즉면미끄러짐속도 그리고 요 속도 등의 주행성능을 분석하였다.

대상 데이터

여기서, 타이어는 선형 모델을 사용하였으며, 전륜 조향각 df 및 후륜 조향각 은 각각 제어입력 Uf와 에의해 제어된다. 그림 2에 대한 4륜 조향 시스템의 선형화된 상태방정식은 식 (1)과 같다.

이론/모형

그러나, 본 논문에서는 조향제어기의 성능평가를 위하여 차량의 측면동작에 관련된 상태량인 측면 미끄러짐 속도 와요 속도를 고려한 2자유도 모델로 2륜 차량 모델 (Bicycle model)을 사용하였다⑶ .
연쇄법칙 (chain rule)을 사용하여 은닉층과 출력층의 가중치를 변경한다.

성능/효과

조향성능을 비교분석하기 차선변경을 실시하여 PID제어기와 측면변위, 측면미끄러짐속도, 조향각 제어입력 그리고 요속도의 응답 특성을 비교 분석하였다. 그 결과 4륜 조향일 경우 측면 미끄러짐 속도와 요속도를각각30〔%〕 이상 줄임으로써 차량의 주행성능을 개선할 수 있었다.
특성을 나타낸다. 신경회로망 2자유도 PID 제어기의 경우 PID 제어기에 비해 약 30〔%〕정도 측면 미끄러짐 속도가 개선되었으며, 요속도의 경우 50〔%〕 정도개선되었다.
제안한 신경회로망 2자유도 PID 제어기는 신경회로망 자기동조기와 2자유도 PID 제어기로 나눌 수 있다. 그림 4는 신경회로망 자기동조기의 구조를 나타내고 있다.

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